【Python中的CRC16】教程文章相关的互联网学习教程文章

python中的迭代器和生成器【图】

在我们学习迭代器和生成器之前的时候,我们要先搞清楚几个概念:「迭代协议:」 有__next__方法会前进道下一个结果,而且在一系列结果的末尾时,会引发StopIteration异常的对象.「可迭代对象:」 实现了__iter__方法的对象「迭代器:」 实现了__iter__和__next__方法的对象「生成器:」 通过生成器表达式或者yeild关键字实现的函数.这里不太好理解,我们借用一个图 可迭代对象需要注意的是可迭代对象不一定是迭代器.比如列表类型和字符串类型...

深入理解Python中的元类---metaclass【代码】【图】

关于元类的一些说明1. 什么是元类?  在我们不自定义元类的前提下,元类指的就是 type,而type实际上就是一个类。2. 元类的作用?  元类是用于创建某个类的类,即说明了我要创建的类是通过哪个类创建的。3. 对创建类的重新认识大多是情况下创建类的方式:class Foo(object):pass然而也可以这样创建Foo = type("Foo",(object,),{})这两种创建类的效果等同。既然type是一个类,那么str和int是不是也是一个类?答案是肯定的。str...

python中的描述符【代码】

描述符:含有__set__,__get__,__delete__中的一个或者多个的新式类。 描述顾名思义,是描述别的类中的属性优先级:类属性》数据描述符》实例属性》非数据描述符 (含有__set__与__get__是数据描述符)作用: 因为python语言比较自由,比如c++中 int x = 1;可是这里Python x=1就可以,很自由 有代理作用,类型检测,等等作用 1class miaoshufu:2def__init__(self, k, expect_type): # k是要描述的属性 3 self.k...

Python学习-11.Python中的类定义【代码】

Python是一门面向对象语言,那么作为面向对象的特征——类也是有的。值得注意的是Python中一切皆对象,并不像C#中为了性能考虑,int这些在Python中也是对象。(C#中int是结构体)如何定义一个类:1class Person: 2pass使用class关键字,上面定义了一个Person类。但是现在这个类是空白的。接下来定义一个构造函数1class Person: 2def__init__(self,name,age): 3 self.name=name 4 self.age=age函数__init__是Python...

日志文件怎么玩——了解一下Python中的logging模块【代码】

日志文件怎么玩——了解一下Python中的logging模块 1、如何控制日志格式导入模块:import logging import os import sys BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))basicConfig定义日志格式:# format 控制输出日志的格式,levelname和message是固定写法,levelname是等级名称,message是输出字符,level控制输出的等级 logging.basicConfig(format=‘%(levelname)s:%(message)s‘, level=logging.D...

ConnectionPool实现redis在python中的连接

这篇文章主要介绍了Python与Redis的连接教程,Redis是一个高性能的基于内存的数据库,需要的朋友可以参考下 今天在写zabbix storm job监控脚本的时候用到了python的redis模块,之前也有用过,但是没有过多的了解,今天看了下相关的api和源码,看到有ConnectionPool的实现,这里简单说下。 在ConnectionPool之前,如果需要连接redis,我都是用StrictRedis这个类,在源码中可以看到这个类的具体解释: redis.StrictRedis Implementati...

python中的类和对象【代码】

摘要:本文主要介绍了python中的类和对象的基础内容。由于在c++中对类和对象已经有了较为深刻的认识,所以此部分就是主要熟悉一下创建方法和使用方法。1、类、对象的创建和简单使用主要观察创建类的方法,然后用类创建一个对象,然后在创建的对象身上使用类中的方法:1class person(): 2def Output_name(self): 3print(‘Tom‘) 45 per=person() 6 per.Output_name() #Tom 在上面的例子中,类中函数的参数有一个self,其实这个东西...

Python中的注释的方法

[转]一、单行注释 单行注释以#开头,例如: print 6 #输出6二、多行注释 (Python的注释只有针对于单行的注释(用#),这是一种变通的方法) 多行注释用三引号‘‘‘将注释括起来,例如: ‘‘‘ 多行注释 多行注释 ‘‘‘三、中文注释 在文件头上写入:#coding=gbk或:#coding=utf-8 虽然#这个符号在python中表示注释,其实如果用pydev或者别的什么IDE来编写程序的时候,如果开头不声明保存编码格式,会默认使...

详细讲解Python中的文件I/O操作【代码】

本章将覆盖所有在Python中使用的基本I/O功能。有关更多函数,请参考标准Python文档。 打印到屏幕上:产生输出最简单的方法是使用print语句,可以通过用逗号分隔的零个或多个表达式。该函数将传递到一个字符串表达式,并将结果写到标准输出,如下所示: #!/usr/bin/pythonprint "Python is really a great language,", "isn‘t it?";这将产生结果输出在标准屏幕上,结果如下: Python is really a great language, isn‘t it?读取键...

python中的生成器【图】

python中的生成器其实就是一个特殊的迭代器,相比于每次迭代获取数据获得(通过next()函数)时生成元素,迭代的位置,数值返回等都需要我们设计。我们可以采用更加简洁的语法即生成器(generator)。 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,如果我们说我们可能会通过算法根据前面的999999个数推出100w个数,但是我们此时只需要使用到前几个数,那么通过列表保存100w个数来备用就会用到巨大的空间。而我们却不一定会用到第1...

Python中的魔术方法【代码】

魔术方法就是一个类/对象中的方法,和普通方法唯一的不同时,普通方法需要调用!而魔术方法是在特定时刻自动触发。这里列举出几个常用的魔术方法:1.__init__初始化魔术方法 触发时机:初始化对象时触发(不是实例化触发,但是和实例化在一个操作中) 参数:至少有一个self,接收对象 返回值:无 作用:初始化对象的成员 注意:使用该方式初始化的成员都是直接写入对象当中,类中无法具有2.__new__实例化魔术方法 触发时机: 在实例...

Python中的列表推导式【代码】【图】

Python里面有个很棒的语法糖(syntactic sugar),它就是 list comprehension ,有人把它翻译成“列表推导式”,也有人翻译成“列表解析式”。名字听上去很难理解,但是看它的语法就很清晰了。虽然名字叫做 list comprehension,但是这个语法同样适用于dict、set等这一系列可迭代(iterable)数据结构。 语法规范:out_list = [out_express for out_express in input_list if out_express_condition]其中的 if 条件判断根据需要可...

【转】Python中的zip()与*zip()函数详解【代码】

前言实验环境: Python 3.6;示例代码地址:下载示例;本文中元素是指列表、元组、字典等集合类数据类型中的下一级项目(可能是单个元素或嵌套列表)。zip(*iterables)函数详解zip()函数的定义从参数中的多个迭代器取元素组合成一个新的迭代器;返回: 返回一个zip对象,其内部元素为元组;可以转化为列表或元组;传入参数: 元组、列表、字典等迭代器。zip()函数的用法当zip()函数中只有一个参数时zip(iterable)从iterable中依次取...

python中的多进程处理【代码】

转载于:http://blog.csdn.net/jj_liuxin/article/details/3564365帮助文档见https://docs.python.org/2.7/library/multiprocessing.html 众所周知,python本身是单线程的,python中的线程处理是由python解释器分配时间片的;但在python 3.0中吸收了开源模块,开始支持系统原生的进程处理——multiprocessing.注意:这个模块的某些函数需要操作系统的支持,例如,multiprocessing.synchronize模块在某些平台上引入时会激发一个Impo...

python中的map&reduce【代码】

Map --映射Reduce -- 归纳将大数据标准化的处理Map 拆封任务,Reduce将结果合并这样是不是能够将很多计算机组成一台超级计算机呢?一些问题:如果任务本身就很复杂,那么拆解任务本身就是一个很打的难题。python 在2.6 的时候 增加了 map reduce函数例如我们可以这样写import urllib2 urls = [‘https://www.baidu.com‘,‘http://www.douban.com‘ ]resurt = map(urllib2.urlopen,urls)#等价于resurt = [] for url in urls:resurt...